添加知识库内容：智谱Coding套餐分析 + 阿生消防兵访谈

2026-02-16 01:33:14 +08:00
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+title: "阿生：做消防兵5年，我见到的那些生死"
+date: 2026-02-14
+duration: 30:30
+author: 凉子访谈录
+bvid: BV1Q7ciz6EQs
+platform: bilibili
+url: https://www.bilibili.com/video/BV1Q7ciz6EQs
+tags: ["消防员访谈", "生死救援", "职业纪实", "心理创伤", "社会正能量"]
+---
+
+## 标题
+逆行者的炼狱与重生：一个消防兵的五年生死实录
+
+## 摘要
+本视频是对化名“阿生”的前消防特勤队员的深度访谈，记录了他从一名19岁的叛逆网瘾少年，通过五年消防生涯历练，最终蜕变为成熟坚毅的退伍军人的心路历程。阿生以极度坦诚的态度，回顾了他在重庆万州特勤中队经历的种种生死瞬间。
+
+访谈内容涵盖了从初入军营时对“钢枪战地”的浪漫幻想，到第一次面对惨烈车祸尸体时的心理崩溃；从在充满剧毒气体的化工厂爆炸中死里逃生，到在浓烟滚滚的居民楼中因迷路而濒临绝望的救援。阿生不仅讲述了惊心动魄的重大救援，也分享了消防员背后不为人知的心理创伤、克服恐惧的残酷训练（如夜间墓地寻物、高空悬吊），以及对生命脆弱与责任的深刻思考。这不仅是一份职业档案，更是一部关于人性、恐惧、责任与救赎的真实记录。
+
+## 主要主题
+- 消防员心理创伤与重建
+- 生死救援现场实录
+- 从叛逆少年到职业军人
+- 恐惧克服与极限训练
+- 化工厂爆炸与剧毒危机
+- 火场中的迷失与求生
+- 职业使命感与责任
+- 社会救助的琐碎与无奈
+- 生命的脆弱与无常
+- 退伍后的反思与传承
+
+## 关键见解
+- **心理断崖式成长**：消防员的成长往往不是渐进的，而是通过一次次“零级到满级”的心理冲击完成的。阿生第一次出警面对支离破碎的尸体，直接打破了他的心理防线，这种创伤后的重建是职业化的必经之路。
+- **恐惧的本质与克服**：恐惧是生理本能，消防员并非无惧的神。真正的勇敢是在极度恐惧（如恐高、幽闭、面对死亡）时，依然选择执行任务。训练的作用就是通过强制性的极端体验（如悬吊恐高者、夜间去墓地），让身体学会在恐惧中运作。
+- **专业与失误的边界**：即使是受过训练的消防员，在火场中也会犯错。阿生坦言在居民楼救援中因取下面罩、依赖记忆而险些丧命，这揭示了火场环境的不可预测性以及严格遵守操作规程（如安全绳导向）的重要性。
+- **无声的牺牲与奉献**：在化工厂剧毒爆炸事件中，因为信息不透明（工厂老板隐瞒物品性质），消防员面临未知的死亡威胁。阿生独自留守冷却随时可能爆炸的反应罐，体现了“总有人要去死，为什么不是我”的悲壮宿命感。
+- **职业的现实反差**：大众眼中的消防员是英雄，但现实中他们也要处理抓老鼠、摘马蜂窝等琐事。这种“高光时刻”与“一地鸡毛”的并存，构成了消防员真实的职业生涯，也反映了社会救助资源的某种无奈现状。
+
+## 时间轴
+
+### 第 1 部分 (00:00 - 10:00)
+**【从叛逆少年到心理崩溃：梦想与现实的惨烈碰撞】**
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+视频开篇，阿生直接抛出了消防员职业生涯中最具冲击力的画面——第一次面对死亡。他描述了那种生理性的恐惧：嘴上说着不怕，但手在抖、腿是软的，大脑一片空白。这种直观的生理反应打破了观众对英雄“无畏”的刻板印象，确立了访谈真实、残酷的基调。
+
+随后，阿生回溯了自己的参军动机。19岁时，他是一个典型的“网瘾少年”，逃学、叛逆，认为学历无用。为了证明自己，他背着父母偷偷报名参军，直到入伍通知下来，父母才知情。那时他对军旅生活的想象充满了浪漫主义色彩：拿钢枪、上战场、杀敌。然而，命运给他开了个玩笑，他被分配到了消防部队（当时隶属武警），没有钢枪，只有水枪。这种落差让他初期倍感失落，直到第一次出警，彻底粉碎了他的天真，也重塑了他的世界观。
+
+这部分最震撼的内容是阿生对第一次出警细节的还原。那是一起高速公路车祸，一辆商务车撞上护栏，护栏从车头贯穿至车尾。刚入伍的阿生在车上远远看到地上一堆“白肉”和黑血，以为是运猪肉的车。直到班长命令他去收尸，他才发现那全是人。
+现场极其惨烈，三个二十多岁的女孩在副驾侧被护栏贯穿，肢体破碎。阿生被迫硬着头皮，在狭窄变形的车厢里，将破碎的肢体拼凑，装入裹尸袋。他描述那种感觉：“只知道拼尸体，不知道是谁的。”这次经历对他造成了严重的心理创伤，回队后一周，他无论吃饭、训练还是睡觉，眼前全是那个画面。这是他从“小白”到“战士”的暴力转折点，让他深刻意识到消防职业的本质——它是与死神和尸体打交道的行当，而非儿戏。
+
+此外，阿生还提到了部队为了练胆而进行的特殊训练，如半夜一个人打手电筒去墓地里找特定的墓碑，或是将恐高的新兵强行悬吊在半空中强迫睁眼。这些看似“整人”的手段，实则是为了让他们在面对生死时能克服本能的恐惧，因为“如果连自己都救不了，怎么去救别人”。
+
+### 第 2 部分 (10:00 - 20:00)
+**【生死迷局：火场中的错误与救赎】**
+
+这一部分聚焦于阿生在一次居民楼火灾中的濒死体验，也是他职业生涯中反思最深的一次失误。这不仅仅是一个救援故事，更是一个关于人性、判断失误与绝境求生的案例分析。
+
+那是一个凌晨的警情，一家三口被困。初入火场的阿生经验不足，在救出几个月大的婴儿时，因为担心婴儿无法适应浓烟，他做出了一个违反规程的决定：将自己的呼吸面罩摘给婴儿（实际上可能是用面罩罩住婴儿），自己仅用湿毛巾捂口鼻。更致命的是，他没有设置安全绳导向，而是选择凭借记忆带路撤离。
+
+火场瞬息万变，浓烟迅速封锁了视线。原本以为简单的撤离变成了迷宫逃生。阿生带着孩子在浓烟中迷失了方向，撞墙、找不到出口。此时，后面跟着信任他的孩子父母，怀里是哇哇大哭的婴儿。阿生描述了那种极致的绝望：不是怕自己死，而是怕因为自己的失误导致这一家三口丧命。那种“我把他们带进了死路”的愧疚感比死亡本身更可怕。
+
+在极度恐慌中，阿生听到了战友的呼喊声。那一刻，战友拽住他的手，那句“拉住绳子出去”成为了他活下去的稻草。事后回想，只差半分钟，这一家人可能就会因浓烟窒息。这次经历让阿生深刻反省：在火场中，不仅要有救人的勇气，更要有专业的冷静和对规程的绝对遵守。他坦言自己当时的“愚蠢”和“缺乏敬畏心”，认为是侥幸存活。他也借此向观众科普了火场的真实环境：高温、漆黑、能见度为零，只能听到自己的心跳和呼吸声，任何一点疏忽（如天花板坠落、踩空）都可能致命。
+
+此外，阿生还讲述了一次化工厂救援的惊魂时刻。那是一个生产农药中间体的工厂发生泄漏火灾。工厂老板隐瞒了实情，导致第一批进去的战友因吸入剧毒气体（可能是某种氰化物或易燃剧毒气体）而集体中毒倒下。阿生因为穿上了仅有的重型防化服而幸免于难，但他被迫独自一人面对一个烧得通红、像高压锅一样随时可能爆炸的反应罐。这种孤独感和对未知的恐惧，构成了另一种形式的生死考验。
+
+### 第 3 部分 (20:00 - 30:30)
+**【生命的重量与职业的余晖：从尸山到老鼠】**
+
+在最后一部分，阿生将视角拉回到了对生命本质的思考以及消防员日常的另一面。
+
+他讲述了一次山体滑坡的救援。与意外事故不同，这次灾难的遇难者是因为无视政府警告，在撤离后偷偷回家打麻将，最终被埋。阿生和队友在泥浆中挖掘，面对的是一家九口的尸体。特别是当摸到一个小孩的鞋子时，那种生命的脆弱感达到了顶峰。他在愤怒（认为死者对自己不负责）与悲伤之间挣扎，这种对生命无谓逝去的无力感，往往比面对惨烈车祸更令人唏嘘。他借此呼吁公众提高安全意识，不要因侥幸心理而置身险地，因为“生命说没就没”。
+
+然而，消防员的工作并非总是如此宏大。阿生幽默地讲述了“社会救助”的日常：帮女生抓老鼠、摘马蜂窝、甚至处理极其琐碎的小事。他坦言，虽然抓老鼠这种事看起来消耗警力，但“有警必出”是原则。这种在“救大灾”与“抓小偷（老鼠）”之间的反差，展现了消防员作为人民公仆的耐心与无奈，也让这个职业显得更加有血有肉。
+
+视频的最后，阿生分享了一个玄学般的经历：一位战友在开车时仿佛看到了几年前牺牲的班长站在车前拦路，随后发现前方路面塌陷。这个故事虽然是轶闻，但象征着一种精神上的寄托——那些牺牲的战友似乎仍在冥冥中守护着生者。
+
+退伍后的阿生投身自媒体，继续进行消防宣传。他总结道，虽然当年想拿钢枪上战场，最后却抱着水枪在火场冲锋，但殊途同归。这五年的经历让他完成了从男孩到男人的蜕变。他不再只是那个想当兵的小孩，而是一个见证过无数生死、懂得敬畏生命、内心充实的普通人。视频在一种平静而深沉的氛围中结束，留给观众的是对“岁月静好，因有人负重前行”的深刻共鸣。
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+---
+title: "智谱Coding套餐是“背刺”老用户吗，时代没这么简单"
+date: 2026-02-15
+duration: 8:48
+author: 小天fotos
+bvid: BV1jAZsB6EX8
+platform: bilibili
+url: https://www.bilibili.com/video/BV1jAZsB6EX8
+tags: ["AI商业分析", "智谱清言", "算力经济学", "知识付费", "科技趋势"]
+---
+
+## 标题
+算力通胀下的抉择：智谱套餐调整背后的商业逻辑与时代焦虑
+
+## 摘要
+本视频针对智谱AI（Zhipu AI）Coding套餐规格调整引发的“背刺”老用户争议，从商业逻辑与技术成本角度进行了深度剖析。作者反对情绪化的“背刺”论，提出了大模型行业不遵循互联网“边际成本递减”规律的反直觉观点。视频指出，大模型供应商面临算力成本随用户需求指数级增长的困境，尤其是当用户从“聊天”转向高消耗的“Agent”模式时。通过“二八定律”分析，作者认为现有的低价套餐是建立在多数低频用户补贴少数高频用户的基础上，而随着算力供需失衡（芯片受限、电力紧张），厂商必须通过限制并发和涨价来筛选高价值用户。视频最后做出预警：Coding Plan只是时代的短暂窗口，随着AI变现能力的增强，算力成本将持续上升，普通用户的学习门槛将越来越高，未来将从“订阅制”回归“Token计费制”。
+
+## 主要主题
+- 大模型边际成本悖论
+- 智谱AI套餐争议
+- 算力供需与芯片限制
+- 二八法则与用户分层
+- AI Agent的高能耗特征
+- 订阅制商业逻辑
+- AI时代的学习成本
+- Token经济学
+- 移动互联网思维惯性
+- 算力通胀与涨价趋势
+
+## 关键见解
+- **大模型成本结构的异质性**：大模型行业不同于传统互联网，其边际成本并不为零。随着用户需求升级（如使用Agent），算力成本不降反增，这迫使厂商必须改变定价策略。
+- **“韭菜”补贴机制失效**：目前的低价订阅制依赖于80%的低频用户（“韭菜”）来补贴20%的极限压榨算力的极客。当Agent普及导致80%的用户用量暴增时，旧有的平衡被打破，套餐调整是必然结果。
+- **冷酷的理性商业决策**：厂商在算力满载（如GLM-5速度变慢）的情况下，为了维持总收入与服务质量，理性的选择是剔除那20%消耗最大资源的用户，或迫使他们支付更高昂的费用。
+- **学习窗口期的紧迫性**：当前的Coding Plan是给普通用户低成本试错的红利期。随着算力涨价，越晚入局的人面临的“学费”越贵，未来AI将不再是廉价工具，而是需要计算ROI的生产资料。
+
+## 时间轴
+### 第 1 部分 (00:00 - 04:30)
+**从情绪宣泄到底层逻辑：大模型商业模式的根本性反转**
+
+视频开篇，作者“小天fotos”直面近期智谱AI（字幕中隐喻为“制补”）调整Coding套餐引发的广泛争议。不同于大部分用户对于“老用户被背刺”的愤怒情绪，作者选择了一条更为理性和冷酷的分析路径。他首先抛出了一个“暴论”：目前的各类Coding套餐都在涨价的途中，或者通过增加限制（如并发数、每分钟请求数RPM、每分钟Token数TPM）来变相涨价。
+
+这一部分的核心在于纠正大众对于“互联网商业模式”的惯性思维。在移动互联网时代，我们习惯了“边际成本递减”，用户越多，均摊成本越低，因此厂商敢于烧钱补贴。然而，作者深刻指出，**大模型供应商的商业模式截然不同**。当越来越多的人使用AI，尤其是从简单的聊天转向复杂的Agent（智能体）应用时，算力需求是指数级增加的，成本不仅不会递减，反而会随着需求的深化而飙升。
+
+作者引入了**“二八定律”**来解释当前的困境。他推测，在Coding Plan的用户中，20%的硬核玩家利用脚本、并发工具极其高效地消耗Token，而80%的用户实际上用量极低，甚至只是将AI当作简单的聊天工具。现有的套餐机制之所以能维持低价，本质上是因为这80%的“韭菜”支付了费用却未充分使用算力，补贴了那20%的“算力巨兽”。
+
+然而，2026年（视频设定时间）是一个转折点。随着“OpenClaw”（可能指代某种突破性的AI工具或平台，如OpenAI的Sora或Agents功能）的出现，小白用户也能轻松通过Agent Teams大量消耗算力。当80%的用户开始暴增需求，原本的“补贴平衡”瞬间崩塌。再加上外部环境的制约——芯片被卡脖子、数据中心电力供应不足，供应商（智谱）面临的是算力极度紧缺的局面。此时，为了保证服务器不崩溃且收入能覆盖成本，厂商只能选择“劝退”那20%的头部用户，或者迫使他们转向更昂贵的“Token计费制”或高级套餐。这并非厂商“缺德”，而是物理规律和商业逻辑下的必然选择。
+
+### 第 2 部分 (04:30 - 08:48)
+**智谱策略的深层解读与时代的残酷预言：你买的是工具还是门票？**
+
+在视频的后半段，作者将视角拉回智谱AI的具体策略上，并给出了更具前瞻性的预言。他承认自己虽然反感智谱“限购”、“取消首购优惠”等显得过于精明和冷酷的手段，但从客观商业逻辑来看，这是智谱在补齐过去对AGI时代判断不足的漏洞。旧版的Coding Max Plan给得太多，导致被多人拼单评测滥用，这种“溢出”在算力紧缺的当下是不可持续的。作者观察到智谱的套餐在限购后依然“秒售空”，且GLM-5的响应速度依然很慢，这反证了服务器依然处于满载状态。在这种情况下，**“剔除20%高耗能用户”反而成了维持系统稳定和利润最大化的最优解**。
+
+作者进一步预测，智谱未来一定会推出类似苹果“Ultra”级别的超昂贵套餐，专门收割那20%的高净值、高需求用户。但这背后隐藏着一个更令人焦虑的社会现实：**AI学习成本的指数级上升**。
+
+这一部分最深刻的见解在于将“AI订阅费”重新定义为“学费”或“生产力投资”。作者指出，Coding Plan只是AI普及早期的特殊产物，旨在帮助程序员和极客跑通流程。一旦人们掌握了将Token转化为价值（如变现1100万）的能力，Subscription（订阅制）将失去意义，取而代之的是直接的Token购买（生产资料购买）。
+
+视频最后发出了一个严厉的警告：**这是一个残酷的窗口期**。如果现在不愿意花199元去试错和学习，等到套餐涨到499甚至899元时，新手的入场门槛将极高。对于已经跑通闭环的人来说，算力就是印钞机，价格不敏感；但对于门外汉，这将是一笔昂贵的“学费”。作者总结道，所谓的“背刺”并不存在，这只是AI时代从“红利期”走向“成熟期”的阵痛。随着OpenClaw等高算力应用的普及，Coding Plan的红利期将进一步缩短，算力通胀不可避免。视频在一种理性的焦虑感中结束，留给观众一个必须思考的问题：现在的订阅费，你是为了省钱，还是为了抢占未来的船票？
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+1
+00:00:00,000 --> 00:00:01,680
+A真正Tim死出来后
+
+2
+00:00:01,680 --> 00:00:05,360
+开始有越来越多的朋友跟我怎么选扣丁套餐了
+
+3
+00:00:05,360 --> 00:00:09,040
+也有朋友因为制补套餐的规格调整来吐槽
+
+4
+00:00:09,040 --> 00:00:11,760
+虽然我也比较反感制补的这种策略
+
+5
+00:00:11,760 --> 00:00:14,360
+但是作为一个长期理性思考的人
+
+6
+00:00:14,360 --> 00:00:16,920
+我必须说一些反直觉的观点
+
+7
+00:00:16,920 --> 00:00:18,200
+我需要提醒大家
+
+8
+00:00:18,200 --> 00:00:20,240
+我的观念一定会引起焦虑
+
+9
+00:00:20,240 --> 00:00:21,840
+很多事就是摆在面前
+
+10
+00:00:21,840 --> 00:00:24,760
+你假装看不到也不会阻止它发生
+
+11
+00:00:24,760 --> 00:00:26,560
+如果您不喜欢变的焦虑
+
+12
+00:00:26,560 --> 00:00:28,760
+那我建议您跳过这一期
+
+13
+00:00:28,760 --> 00:00:31,160
+我先给不知道的朋友介绍一下
+
+14
+00:00:31,160 --> 00:00:33,440
+国产大模型的扣丁套餐
+
+15
+00:00:33,440 --> 00:00:35,320
+一般都是在五个小时内
+
+16
+00:00:35,320 --> 00:00:37,240
+有一个固定的用量限制
+
+17
+00:00:37,240 --> 00:00:38,680
+每周也会有一个限制
+
+18
+00:00:38,680 --> 00:00:39,960
+但是你付出的价格
+
+19
+00:00:39,960 --> 00:00:41,880
+和能用到的偷看总量
+
+20
+00:00:41,880 --> 00:00:45,160
+是绝对比偷看机费质要便宜的
+
+21
+00:00:45,160 --> 00:00:47,840
+但是我要先说一个暴论
+
+22
+00:00:47,840 --> 00:00:53,160
+各种扣丁套餐都会或者已经在涨价的涂中了
+
+23
+00:00:53,160 --> 00:00:55,680
+用涨价这个词可能不太准确
+
+24
+00:00:55,680 --> 00:00:58,720
+或者说套餐的各种限制会越来越多
+
+25
+00:00:58,720 --> 00:01:02,920
+我这女需要购买更高级的套餐来满足自己增长的需求
+
+26
+00:01:02,920 --> 00:01:04,880
+不仅仅是周用链限制
+
+27
+00:01:04,880 --> 00:01:06,800
+比如说并发数限制
+
+28
+00:01:06,800 --> 00:01:10,040
+RPM就是每分钟请求数的限制
+
+29
+00:01:10,040 --> 00:01:13,640
+TPM也就是每分钟最大偷看数的限制
+
+30
+00:01:13,640 --> 00:01:14,800
+这些都会开始
+
+31
+00:01:14,800 --> 00:01:18,520
+然后他们会推出更高级的套餐来解决这些限制
+
+32
+00:01:18,520 --> 00:01:20,040
+但我们需要知道
+
+33
+00:01:20,040 --> 00:01:23,040
+这并不是因为这些厂商都是兼省
+
+34
+00:01:23,040 --> 00:01:25,880
+本质的原因是大模型供应商
+
+35
+00:01:25,880 --> 00:01:28,520
+他们的商业模式是完全不同的
+
+36
+00:01:28,520 --> 00:01:32,240
+大模型的公司是不遵循、编辑成本地简的
+
+37
+00:01:32,240 --> 00:01:34,320
+你们想想这个道理
+
+38
+00:01:34,320 --> 00:01:37,600
+当越来越多的人有需求来用AI的时候
+
+39
+00:01:37,600 --> 00:01:40,480
+这些算力需求不是会地简的
+
+40
+00:01:40,480 --> 00:01:42,080
+而是会增加的
+
+41
+00:01:42,080 --> 00:01:46,360
+所以大模型公司的成本计算和互联网公司是不一样的
+
+42
+00:01:46,360 --> 00:01:48,080
+虽然没有准确的数字
+
+43
+00:01:48,080 --> 00:01:54,280
+但是我才大概率Coding Plan用户的用量是遵循28%法则的
+
+44
+00:01:54,280 --> 00:01:58,880
+也就是20%的用户是那些比我都更会玩AI的人
+
+45
+00:01:58,880 --> 00:02:03,640
+他们善于更高效更并发的方式把Token转换成果
+
+46
+00:02:03,640 --> 00:02:08,120
+甚至他们可能还有很多基础设施来支持他们这样消耗
+
+47
+00:02:08,120 --> 00:02:10,920
+而80%的用户都是韭菜
+
+48
+00:02:10,920 --> 00:02:12,120
+说的不夸张点
+
+49
+00:02:12,120 --> 00:02:13,520
+大家都是韭菜
+
+50
+00:02:13,520 --> 00:02:16,320
+你们看看你们的Token用量就知道了
+
+51
+00:02:16,320 --> 00:02:19,240
+我自己认为我也是80%部分的人
+
+52
+00:02:19,240 --> 00:02:21,960
+可能是80%偏头部一些的位置
+
+53
+00:02:21,960 --> 00:02:25,800
+如果你们看过我那期一个月用了31Token的视频后
+
+54
+00:02:25,800 --> 00:02:29,640
+和我比比就知道你们的用量在什么样的程度
+
+55
+00:02:29,640 --> 00:02:32,520
+之所以Coding套餐的机制能运转
+
+56
+00:02:32,520 --> 00:02:36,240
+就是因为这80%的用户消耗得太少
+
+57
+00:02:36,240 --> 00:02:38,320
+但是又付出了同样的成本
+
+58
+00:02:38,320 --> 00:02:41,160
+所以20%的人虽然用了很多
+
+59
+00:02:41,160 --> 00:02:43,600
+但平均下来数字也少了
+
+60
+00:02:43,600 --> 00:02:45,240
+为什么80%人用得少
+
+61
+00:02:45,240 --> 00:02:47,360
+因为大部分人不会用AI
+
+62
+00:02:47,360 --> 00:02:50,360
+他们还把Coding Plan当作聊天工具去用
+
+63
+00:02:50,360 --> 00:02:52,520
+而不是AI agent工具
+
+64
+00:02:52,520 --> 00:02:56,840
+也没有找到很多的场景去大量的长时间的使用Agent
+
+65
+00:02:56,840 --> 00:02:59,160
+所以根本原因就是用Coding Plan
+
+66
+00:02:59,160 --> 00:03:01,240
+大部分人只是在学习
+
+67
+00:03:01,240 --> 00:03:02,760
+但今年不一样了
+
+68
+00:03:02,760 --> 00:03:04,240
+OpenClaw出来了
+
+69
+00:03:04,240 --> 00:03:06,880
+大家都开始有了具体的需求
+
+70
+00:03:06,880 --> 00:03:08,600
+同时Agent的Teams
+
+71
+00:03:08,600 --> 00:03:11,520
+他让小白用户更快的学会了AI
+
+72
+00:03:11,520 --> 00:03:16,280
+但他的代价就是RPM和TPM都比以前更大了很多
+
+73
+00:03:16,280 --> 00:03:20,160
+所以当80%人的需求开始暴增
+
+74
+00:03:20,160 --> 00:03:23,720
+这对算力的要求是一个指数型的
+
+75
+00:03:23,720 --> 00:03:26,640
+但现状咱们也知道咱们芯片被卡
+
+76
+00:03:26,640 --> 00:03:28,640
+国产还没有开始下脚子
+
+77
+00:03:28,640 --> 00:03:31,440
+这个时候供应商应该怎么解决呢
+
+78
+00:03:31,440 --> 00:03:33,960
+供应商它得先保证服务器满载
+
+79
+00:03:33,960 --> 00:03:35,480
+同时保证收入对吧
+
+80
+00:03:35,480 --> 00:03:37,040
+那一个最简单的方案
+
+81
+00:03:37,040 --> 00:03:40,280
+就是让20%的用户付出更多的成本
+
+82
+00:03:40,280 --> 00:03:43,000
+或者你们干脆就别用Coding Plan了
+
+83
+00:03:43,000 --> 00:03:44,200
+用偷跟机费质
+
+84
+00:03:44,200 --> 00:03:46,320
+没限制啊
+
+85
+00:03:46,320 --> 00:03:48,240
+那我们回到最初的问题
+
+86
+00:03:48,240 --> 00:03:51,240
+智普到底有没有被刺老用户呢
+
+87
+00:03:51,240 --> 00:03:53,000
+我自己是智普的老用户
+
+88
+00:03:53,000 --> 00:03:56,200
+我从最早的差的JRM时代就在支持了
+
+89
+00:03:56,200 --> 00:03:58,600
+每一个新版本出来我都会买一些偷肯
+
+90
+00:03:58,600 --> 00:04:00,800
+但是我很讨厌智普
+
+91
+00:04:00,800 --> 00:04:02,880
+他们有很多令人讨厌的机制
+
+92
+00:04:02,880 --> 00:04:05,160
+业份他们推出了套餐限购
+
+93
+00:04:05,160 --> 00:04:07,200
+明确了告诉我们这些老用户
+
+94
+00:04:07,200 --> 00:04:09,960
+如果你不许定可能就买不到了
+
+95
+00:04:09,960 --> 00:04:11,600
+我非常讨厌这种教育
+
+96
+00:04:11,600 --> 00:04:16,480
+但我客观里只分析了我这种讨厌的情绪是从何而来的
+
+97
+00:04:16,480 --> 00:04:18,000
+可能这些情绪
+
+98
+00:04:18,000 --> 00:04:21,560
+其实是来自于移动互联网时代的惯性
+
+99
+00:04:21,560 --> 00:04:24,600
+是移动互联网时代给我们惯出的毛病
+
+100
+00:04:24,600 --> 00:04:27,880
+让我们觉得厂商都应该不顾一切
+
+101
+00:04:27,880 --> 00:04:30,040
+让用互满足
+
+102
+00:04:30,040 --> 00:04:32,960
+但是现在呢是人工智能时代了
+
+103
+00:04:32,960 --> 00:04:36,040
+不是编辑成们为零了
+
+104
+00:04:36,040 --> 00:04:38,080
+所以智普的做法是这样子的
+
+105
+00:04:38,080 --> 00:04:42,200
+限购加修改套餐规格加取消手构优惠
+
+106
+00:04:42,200 --> 00:04:44,760
+这在移动互联网时代是大技的
+
+107
+00:04:44,760 --> 00:04:48,840
+但反直觉的是智普的套餐居然秒受空
+
+108
+00:04:48,840 --> 00:04:52,000
+可能很多朋友都觉得他们是不是在击个营销
+
+109
+00:04:52,000 --> 00:04:53,520
+但是事实上是这样
+
+110
+00:04:53,520 --> 00:04:57,120
+厂商根本不可能让硬件空转的
+
+111
+00:04:57,120 --> 00:04:59,040
+而且从体感上来说
+
+112
+00:04:59,040 --> 00:05:01,520
+现在JRM5的速度依然很慢
+
+113
+00:05:01,520 --> 00:05:03,120
+它依然是蛮载的
+
+114
+00:05:03,120 --> 00:05:06,320
+我们来看一下Coding Plan的商业逻辑吧
+
+115
+00:05:06,320 --> 00:05:08,840
+它的总收入是取决于付费用户
+
+116
+00:05:08,840 --> 00:05:09,600
+成一单架
+
+117
+00:05:09,600 --> 00:05:10,880
+这很简单
+
+118
+00:05:10,880 --> 00:05:14,720
+所以如果你限制用量也能跑满的话
+
+119
+00:05:14,720 --> 00:05:16,680
+那么就直接找到一个用户数量
+
+120
+00:05:16,680 --> 00:05:18,880
+最大的一个平衡脸不就好了
+
+121
+00:05:18,880 --> 00:05:20,400
+说句暴听的话
+
+122
+00:05:20,400 --> 00:05:23,480
+意思是这20%用量最大用户不要了
+
+123
+00:05:23,480 --> 00:05:24,960
+反而收入更好了
+
+124
+00:05:24,960 --> 00:05:26,760
+是不是这个道理
+
+125
+00:05:26,760 --> 00:05:28,960
+这是个不和人情冷酷
+
+126
+00:05:28,960 --> 00:05:31,480
+但是正确的商业逻辑
+
+127
+00:05:31,480 --> 00:05:35,000
+我不喜欢智普这家公司的精英策略
+
+128
+00:05:35,000 --> 00:05:36,120
+太冷酷了
+
+129
+00:05:36,120 --> 00:05:38,400
+但是得说一句实话
+
+130
+00:05:38,400 --> 00:05:42,960
+就是就版的Coding Max Plan确实给的太多了
+
+131
+00:05:42,960 --> 00:05:45,560
+所以当时买一份套餐多人评测
+
+132
+00:05:45,560 --> 00:05:47,240
+这已经很常见了
+
+133
+00:05:47,240 --> 00:05:49,480
+智普其实不是在辈次
+
+134
+00:05:49,480 --> 00:05:50,800
+理智着讲
+
+135
+00:05:50,800 --> 00:05:53,200
+他们只是在补上过去的漏洞
+
+136
+00:05:53,200 --> 00:05:57,120
+补上他们对AZN时代的判断不足
+
+137
+00:05:57,120 --> 00:05:58,400
+不过比较幸运的是
+
+138
+00:05:58,400 --> 00:06:01,880
+如果在他们推出限购时你就许定了套餐
+
+139
+00:06:01,880 --> 00:06:05,040
+那就依然能保持没有周恶度限制
+
+140
+00:06:05,040 --> 00:06:08,040
+这也算是对老用户的一些心理补偿吧
+
+141
+00:06:08,040 --> 00:06:09,440
+按照苹果的观力
+
+142
+00:06:09,440 --> 00:06:13,360
+有Max就凹传 我猜他们一定还会有一个最高的
+
+143
+00:06:13,360 --> 00:06:15,000
+贵的离谱的套餐
+
+144
+00:06:15,000 --> 00:06:18,760
+这个凹传就是给那些20%的用户的新贵素
+
+145
+00:06:18,760 --> 00:06:20,760
+咱们来看看我猜得对不对
+
+146
+00:06:20,760 --> 00:06:23,240
+我还得说一个让大家会有焦虑的
+
+147
+00:06:23,240 --> 00:06:25,440
+但是很现实的判断
+
+148
+00:06:25,440 --> 00:06:27,080
+也就是2026年
+
+149
+00:06:27,080 --> 00:06:29,280
+普通人越学会员
+
+150
+00:06:29,280 --> 00:06:31,360
+对算力的需求就会越来越大
+
+151
+00:06:31,360 --> 00:06:32,920
+这个没问题吧
+
+152
+00:06:32,920 --> 00:06:34,920
+但是如果芯片供应
+
+153
+00:06:34,920 --> 00:06:37,800
+数据中心电力供应不能跟上的话
+
+154
+00:06:37,800 --> 00:06:40,600
+我猜Coding Plan价格还会水长长高
+
+155
+00:06:40,600 --> 00:06:42,960
+表现出来的就是用量和病发的限制
+
+156
+00:06:42,960 --> 00:06:44,760
+让你不得不去买更高套餐
+
+157
+00:06:44,760 --> 00:06:46,760
+这我们刚才说过了
+
+158
+00:06:46,760 --> 00:06:49,000
+但是这会导致一个很可怕的事
+
+159
+00:06:49,000 --> 00:06:51,920
+就是一个人越晚开始使用AI
+
+160
+00:06:51,920 --> 00:06:54,000
+他的学习成本会更高
+
+161
+00:06:54,000 --> 00:06:56,200
+同样一个199的Play
+
+162
+00:06:56,200 --> 00:06:57,920
+对于一个已经找到场景
+
+163
+00:06:57,920 --> 00:06:59,920
+并跑通的人是绝对不够用的
+
+164
+00:06:59,920 --> 00:07:00,920
+但是不要紧
+
+165
+00:07:00,920 --> 00:07:03,080
+他们可以花钱去买Token
+
+166
+00:07:03,080 --> 00:07:06,600
+因为对他们来说买Token就是在买干干
+
+167
+00:07:06,600 --> 00:07:09,800
+但对于一个刚入门的人花了199
+
+168
+00:07:09,800 --> 00:07:11,800
+可能只是交了学费
+
+169
+00:07:11,800 --> 00:07:14,160
+这两者是完全不等价的
+
+170
+00:07:14,160 --> 00:07:17,720
+所以如果套餐变成4998999
+
+171
+00:07:17,720 --> 00:07:21,000
+你是否还愿意花这个学费来入门AI呢
+
+172
+00:07:21,000 --> 00:07:22,560
+但如果你不交这个学费
+
+173
+00:07:22,560 --> 00:07:25,640
+这个时代就会理你越来越远
+
+174
+00:07:25,640 --> 00:07:27,560
+我再问大家一个问题
+
+175
+00:07:27,560 --> 00:07:29,720
+如果你花1000万买的Token
+
+176
+00:07:29,720 --> 00:07:31,640
+可以带买1100万的收益
+
+177
+00:07:31,640 --> 00:07:33,120
+这生意你做吗
+
+178
+00:07:33,120 --> 00:07:35,560
+这四个人人都会回答的问题对吧
+
+179
+00:07:35,560 --> 00:07:37,160
+你甚至愿意投入更多的钱
+
+180
+00:07:37,160 --> 00:07:38,960
+去copy这个生意
+
+181
+00:07:38,960 --> 00:07:40,840
+如果这个时代真的到来了
+
+182
+00:07:40,840 --> 00:07:43,400
+那Coding Play还有什么意义呢
+
+183
+00:07:43,400 --> 00:07:45,800
+如果你思考过这个问题
+
+184
+00:07:45,800 --> 00:07:47,760
+你就会清楚Coding Play
+
+185
+00:07:47,760 --> 00:07:50,040
+只是在这个时代
+
+186
+00:07:50,040 --> 00:07:52,520
+在连程序员这样高质上群体
+
+187
+00:07:52,520 --> 00:07:54,440
+都还不会用AI的时候
+
+188
+00:07:54,440 --> 00:07:57,760
+这设计来给个体学习和试错
+
+189
+00:07:57,760 --> 00:07:59,600
+是给你们一个窗口时间
+
+190
+00:07:59,600 --> 00:08:01,440
+来跑通一个流程呢
+
+191
+00:08:01,440 --> 00:08:02,840
+当越来越多的人
+
+192
+00:08:02,840 --> 00:08:04,840
+能把Token变成价值之后
+
+193
+00:08:04,840 --> 00:08:07,880
+Coding Play就应该退出立实物态了
+
+194
+00:08:07,880 --> 00:08:11,160
+那个时候可能就只剩下Token机废了
+
+195
+00:08:11,160 --> 00:08:13,440
+如果那个时候芯片依旧卡脖子
+
+196
+00:08:13,440 --> 00:08:15,720
+那么甚至Token也会涨价的
+
+197
+00:08:15,720 --> 00:08:18,480
+所以所谓的智库被刺老用户
+
+198
+00:08:18,480 --> 00:08:19,920
+我觉得不是
+
+199
+00:08:19,920 --> 00:08:23,600
+其实只是AI时代里的一个紫偏章开始了
+
+200
+00:08:23,600 --> 00:08:24,840
+这偏章有多久了
+
+201
+00:08:24,840 --> 00:08:25,480
+我不知道
+
+202
+00:08:25,480 --> 00:08:26,920
+但我确信的是
+
+203
+00:08:26,920 --> 00:08:29,560
+如果还有OpenClow或者Agent Teams
+
+204
+00:08:29,560 --> 00:08:31,120
+这样的东西出现
+
+205
+00:08:31,120 --> 00:08:34,160
+Coding Play的红力器还会进一步做的
+
+206
+00:08:34,160 --> 00:08:35,640
+最后很抱歉
+
+207
+00:08:35,640 --> 00:08:37,440
+肯定让大家又焦虑了
+
+208
+00:08:37,440 --> 00:08:39,360
+但是如果你们能看到这里
+
+209
+00:08:39,360 --> 00:08:41,600
+可能也都是理性思考的人
+
+210
+00:08:41,600 --> 00:08:43,000
+我下期会分享一下
+
+211
+00:08:43,000 --> 00:08:45,840
+新手如何选择Coding Play的厂商
+
+212
+00:08:45,840 --> 00:08:47,840
+那么我们下期见吧
+
@@ -0,0 +1,212 @@
+A真正Tim死出来后
+开始有越来越多的朋友跟我怎么选扣丁套餐了
+也有朋友因为制补套餐的规格调整来吐槽
+虽然我也比较反感制补的这种策略
+但是作为一个长期理性思考的人
+我必须说一些反直觉的观点
+我需要提醒大家
+我的观念一定会引起焦虑
+很多事就是摆在面前
+你假装看不到也不会阻止它发生
+如果您不喜欢变的焦虑
+那我建议您跳过这一期
+我先给不知道的朋友介绍一下
+国产大模型的扣丁套餐
+一般都是在五个小时内
+有一个固定的用量限制
+每周也会有一个限制
+但是你付出的价格
+和能用到的偷看总量
+是绝对比偷看机费质要便宜的
+但是我要先说一个暴论
+各种扣丁套餐都会或者已经在涨价的涂中了
+用涨价这个词可能不太准确
+或者说套餐的各种限制会越来越多
+我这女需要购买更高级的套餐来满足自己增长的需求
+不仅仅是周用链限制
+比如说并发数限制
+RPM就是每分钟请求数的限制
+TPM也就是每分钟最大偷看数的限制
+这些都会开始
+然后他们会推出更高级的套餐来解决这些限制
+但我们需要知道
+这并不是因为这些厂商都是兼省
+本质的原因是大模型供应商
+他们的商业模式是完全不同的
+大模型的公司是不遵循、编辑成本地简的
+你们想想这个道理
+当越来越多的人有需求来用AI的时候
+这些算力需求不是会地简的
+而是会增加的
+所以大模型公司的成本计算和互联网公司是不一样的
+虽然没有准确的数字
+但是我才大概率Coding Plan用户的用量是遵循28%法则的
+也就是20%的用户是那些比我都更会玩AI的人
+他们善于更高效更并发的方式把Token转换成果
+甚至他们可能还有很多基础设施来支持他们这样消耗
+而80%的用户都是韭菜
+说的不夸张点
+大家都是韭菜
+你们看看你们的Token用量就知道了
+我自己认为我也是80%部分的人
+可能是80%偏头部一些的位置
+如果你们看过我那期一个月用了31Token的视频后
+和我比比就知道你们的用量在什么样的程度
+之所以Coding套餐的机制能运转
+就是因为这80%的用户消耗得太少
+但是又付出了同样的成本
+所以20%的人虽然用了很多
+但平均下来数字也少了
+为什么80%人用得少
+因为大部分人不会用AI
+他们还把Coding Plan当作聊天工具去用
+而不是AI agent工具
+也没有找到很多的场景去大量的长时间的使用Agent
+所以根本原因就是用Coding Plan
+大部分人只是在学习
+但今年不一样了
+OpenClaw出来了
+大家都开始有了具体的需求
+同时Agent的Teams
+他让小白用户更快的学会了AI
+但他的代价就是RPM和TPM都比以前更大了很多
+所以当80%人的需求开始暴增
+这对算力的要求是一个指数型的
+但现状咱们也知道咱们芯片被卡
+国产还没有开始下脚子
+这个时候供应商应该怎么解决呢
+供应商它得先保证服务器满载
+同时保证收入对吧
+那一个最简单的方案
+就是让20%的用户付出更多的成本
+或者你们干脆就别用Coding Plan了
+用偷跟机费质
+没限制啊
+那我们回到最初的问题
+智普到底有没有被刺老用户呢
+我自己是智普的老用户
+我从最早的差的JRM时代就在支持了
+每一个新版本出来我都会买一些偷肯
+但是我很讨厌智普
+他们有很多令人讨厌的机制
+业份他们推出了套餐限购
+明确了告诉我们这些老用户
+如果你不许定可能就买不到了
+我非常讨厌这种教育
+但我客观里只分析了我这种讨厌的情绪是从何而来的
+可能这些情绪
+其实是来自于移动互联网时代的惯性
+是移动互联网时代给我们惯出的毛病
+让我们觉得厂商都应该不顾一切
+让用互满足
+但是现在呢是人工智能时代了
+不是编辑成们为零了
+所以智普的做法是这样子的
+限购加修改套餐规格加取消手构优惠
+这在移动互联网时代是大技的
+但反直觉的是智普的套餐居然秒受空
+可能很多朋友都觉得他们是不是在击个营销
+但是事实上是这样
+厂商根本不可能让硬件空转的
+而且从体感上来说
+现在JRM5的速度依然很慢
+它依然是蛮载的
+我们来看一下Coding Plan的商业逻辑吧
+它的总收入是取决于付费用户
+成一单架
+这很简单
+所以如果你限制用量也能跑满的话
+那么就直接找到一个用户数量
+最大的一个平衡脸不就好了
+说句暴听的话
+意思是这20%用量最大用户不要了
+反而收入更好了
+是不是这个道理
+这是个不和人情冷酷
+但是正确的商业逻辑
+我不喜欢智普这家公司的精英策略
+太冷酷了
+但是得说一句实话
+就是就版的Coding Max Plan确实给的太多了
+所以当时买一份套餐多人评测
+这已经很常见了
+智普其实不是在辈次
+理智着讲
+他们只是在补上过去的漏洞
+补上他们对AZN时代的判断不足
+不过比较幸运的是
+如果在他们推出限购时你就许定了套餐
+那就依然能保持没有周恶度限制
+这也算是对老用户的一些心理补偿吧
+按照苹果的观力
+有Max就凹传 我猜他们一定还会有一个最高的
+贵的离谱的套餐
+这个凹传就是给那些20%的用户的新贵素
+咱们来看看我猜得对不对
+我还得说一个让大家会有焦虑的
+但是很现实的判断
+也就是2026年
+普通人越学会员
+对算力的需求就会越来越大
+这个没问题吧
+但是如果芯片供应
+数据中心电力供应不能跟上的话
+我猜Coding Plan价格还会水长长高
+表现出来的就是用量和病发的限制
+让你不得不去买更高套餐
+这我们刚才说过了
+但是这会导致一个很可怕的事
+就是一个人越晚开始使用AI
+他的学习成本会更高
+同样一个199的Play
+对于一个已经找到场景
+并跑通的人是绝对不够用的
+但是不要紧
+他们可以花钱去买Token
+因为对他们来说买Token就是在买干干
+但对于一个刚入门的人花了199
+可能只是交了学费
+这两者是完全不等价的
+所以如果套餐变成4998999
+你是否还愿意花这个学费来入门AI呢
+但如果你不交这个学费
+这个时代就会理你越来越远
+我再问大家一个问题
+如果你花1000万买的Token
+可以带买1100万的收益
+这生意你做吗
+这四个人人都会回答的问题对吧
+你甚至愿意投入更多的钱
+去copy这个生意
+如果这个时代真的到来了
+那Coding Play还有什么意义呢
+如果你思考过这个问题
+你就会清楚Coding Play
+只是在这个时代
+在连程序员这样高质上群体
+都还不会用AI的时候
+这设计来给个体学习和试错
+是给你们一个窗口时间
+来跑通一个流程呢
+当越来越多的人
+能把Token变成价值之后
+Coding Play就应该退出立实物态了
+那个时候可能就只剩下Token机废了
+如果那个时候芯片依旧卡脖子
+那么甚至Token也会涨价的
+所以所谓的智库被刺老用户
+我觉得不是
+其实只是AI时代里的一个紫偏章开始了
+这偏章有多久了
+我不知道
+但我确信的是
+如果还有OpenClow或者Agent Teams
+这样的东西出现
+Coding Play的红力器还会进一步做的
+最后很抱歉
+肯定让大家又焦虑了
+但是如果你们能看到这里
+可能也都是理性思考的人
+我下期会分享一下
+新手如何选择Coding Play的厂商
+那么我们下期见吧
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